APTO、NVIDIA GTC 2026に登壇！AI開発の鍵「データ」でLLM精度向上とフィジカルAI応用を解説

APTOがNVIDIA GTC 2026に登壇：AI開発の最前線を語る

AI技術の進化が目覚ましい現代において、その基盤となる「データ」の質と量がAIの性能を大きく左右します。そんなAI開発において、データに特化した支援サービスを提供する株式会社APTO（本社：東京都、代表取締役：高品良）が、世界最大級のAIカンファレンス『GTC 2026』に登壇することを発表しました。

NVIDIAが主催する『GTC 2026』は、開発者、研究者、ビジネスリーダーが一堂に会し、AIイノベーションの次なる可能性を探る国際的なイベントです。フィジカルAIやAIファクトリー、エージェント型AI、推論といった最先端のテーマが議論され、あらゆる業界を形作る画期的な技術が紹介されます。

APTOは、このGTC 2026において「NVIDIAサービスを活用し、LLM の精度向上からフィジカル AI への応用について」と題した講演を行います。AIの精度を最大化するための高品質なデータ生成と、そのデータを活用したLLM（大規模言語モデル）やVLM（視覚言語モデル）、そしてPhysical AI（フィジカルAI）のモデル精度向上に向けた効率的なアプローチについて、APTOのCEOである高品良氏が解説する予定です。

NVIDIA GTC 2026 Japan Virtual AI Dayにおける、APTO代表取締役社長・高品良氏によるオンライン講演の告知

NVIDIA GTC 2026とは？AI技術の未来を創る世界的イベント

『GTC』は、GPU（Graphics Processing Unit）の開発で知られるNVIDIAが年に一度開催する、AIとディープラーニングに関する世界最大級の技術カンファレンスです。AI分野における最新の研究成果、革新的なアプリケーション、そして未来の技術トレンドが発表される場として、世界中の注目を集めています。

今年の『GTC 2026』は、カリフォルニア州サンノゼ会場とバーチャルのハイブリッド形式で開催され、日本時間3月17日から20日までの4日間にわたり、多数のセッション、展示、レセプションが実施されます。このイベントでは、AIの可能性を広げる多様なトピックが扱われます。例えば、「フィジカルAI」は、ロボットや自動運転車のように物理世界で行動するAIを指し、現実世界の課題解決に直結する技術です。また、「AIファクトリー」は、AIを開発・運用するための効率的なシステムやインフラを意味し、AI開発の生産性向上に貢献します。「エージェント型AI」は、自律的に判断し、目標達成のために行動するAIのことで、より高度な自動化を実現します。

GTCは、AI技術の最前線に触れる貴重な機会であり、参加者は最新の知見を得て、自身のプロジェクトやビジネスに活かすことができます。バーチャルでの参加は無料で、事前登録が必要ですので、興味のある方は公式サイトをご確認ください。

APTOの役割：AI開発における「データ」の重要性

APTOは、「あらゆるAI開発において、最も精度に影響を与える『データ』にフォーカスしたAI開発支援サービス」を提供しています。AI初心者の方にとっては、「なぜデータがそんなに重要なのか？」と疑問に思うかもしれません。

AI、特に機械学習モデルは、大量のデータからパターンを学習することで賢くなります。例えば、犬と猫を識別するAIを作る場合、AIにたくさんの犬の画像と猫の画像を見せて、「これが犬、これが猫」と教え込む必要があります。この「教え込むデータ」が、AIの性能を決定づけるのです。

しかし、このデータ準備のプロセスには多くの課題があります。

  • データの収集: AI学習に必要なデータをどうやって集めるのか？

  • アノテーション: 集めたデータに、AIが理解できるように「ラベル付け」する作業（例えば、画像の中のどこに犬がいるかを枠で囲むなど）。この作業は非常に手間と時間がかかります。

  • データの品質: データが偏っていたり、間違っていたりすると、AIも間違った学習をしてしまいます。高品質なデータが不可欠です。

APTOは、これらのAI開発における「データ」のボトルネックを解消するために、AI開発プラットフォーム事業とAIコンサルティング事業を展開しています。これまで、LLM/SLM開発（大規模・小規模言語モデル）やロボティクス、自動運転といった最先端分野において、モデルの性能を最大化させるための高品質なデータ作成で高い評価を得ています。国内外のトップエンタープライズ企業や研究機関のパートナーとして、ドメイン特化型AI（特定の分野に特化したAI）の開発を支援してきました。

APTOのサービスが提供する価値は、単にデータを集めるだけでなく、そのデータをAIが最大限に活用できる形に「加工」し、「品質を保証」することにあります。これにより、AI開発者はデータの準備に費やす時間とコストを削減し、より高度なAIモデルの開発に集中できるようになります。

講演内容を深掘り：LLMの精度向上からフィジカルAIへの応用まで

APTOの講演タイトルは「NVIDIAサービスを活用し、LLM の精度向上からフィジカル AI への応用について」です。この講演の核となるポイントを詳しく見ていきましょう。

LLM（大規模言語モデル）の精度向上

LLMとは、ChatGPTのような、人間が話す言葉を理解し、自然な文章を生成できるAIのことです。大量のテキストデータを学習することで、文章の作成、要約、翻訳、質問応答など、多岐にわたるタスクを実行できます。しかし、LLMの性能は、学習データの質に大きく依存します。

  • データの多様性: さまざまなジャンルや形式のデータが必要です。

  • データの正確性: 誤情報や偏ったデータが含まれていると、LLMも不正確な情報を生成する可能性があります。

  • ドメイン特化: 特定の専門分野（医療、法律など）で高い精度を出すには、その分野に特化した高品質なデータが必要です。

APTOは、NVIDIAのテクノロジーやサービスを組み合わせることで、これらの課題に対応した高品質なデータを効率的に生成し、LLMの精度を向上させる具体的な方法を提示するでしょう。例えば、NVIDIAのGPUを活用した高速なデータ処理や、AIモデルの学習プロセス最適化などが考えられます。

フィジカルAIへの応用

フィジカルAIとは、ロボットアーム、自動運転車、ドローンなど、現実世界で物理的に動作するAIシステムを指します。これらのAIは、センサーからの情報をリアルタイムで処理し、環境を認識し、物理的な行動を起こす必要があります。

フィジカルAIの開発には、特に以下のようなデータが重要になります。

  • センサーデータ: カメラ画像、LiDAR（ライダー）データ、レーダーデータなど、物理環境を認識するためのデータ。

  • 行動データ: ロボットがどのように物体を掴むか、車がどのように道を走るかといった、AIの行動を学習させるためのデータ。

  • シミュレーションデータ: 現実世界での実験が難しい場合、仮想空間で生成されたデータも活用されます。

APTOは、これらの複雑なフィジカルAI向けのデータ生成においても、NVIDIAの技術を活用することで、効率的かつ実践的なアプローチを提供します。高品質なデータを通じて、ロボットのよりスムーズな動作や、自動運転車のより安全な判断能力の向上に貢献するでしょう。

講演では、NVIDIAの最新サービスとAPTOのデータ生成技術がどのように連携し、これら最先端のAIモデルの精度を向上させるのか、具体的な事例を交えながら解説されることが期待されます。

APTOの講演概要はこちらで確認できます。

Japan Virtual AI Day：日本のAI活用事例にフォーカス

APTOは、GTC 2026の中でも、日本国内のAI活用事例や日本語によるオンラインセッションが中心となる「Japan Virtual AI Day」（日本向け特別イベント）に登壇します。このイベントは、日本時間3月19日（木）に開催され、日本の企業や研究機関がどのようにAIを活用し、どのような成果を出しているのかを知る貴重な機会となります。

日本市場に特化した情報が提供されるため、日本のビジネス環境におけるAI導入や開発に関心のある方にとっては、特に有益なセッションとなるでしょう。APTOの講演も、日本のAI開発現場が直面する課題と、それに対する実践的なソリューションに焦点を当てると思われます。

APTOが提供するAI開発支援サービス「harBest」シリーズ

APTOは、AI開発におけるデータ課題を解決するために、以下のような「harBest」シリーズのサービスを提供しています。これらのサービスは、クラウドワーカーや専門家の知見を活用し、高品質なデータを効率的に提供することで、多くの企業のAI開発を加速させています。

1. 地球最速のデータ収集・作成プラットフォーム「harBest」

「harBest」は、AI学習に必要なデータ収集やアノテーションを高速で行うためのプラットフォームです。クラウドワーカーネットワークを活用することで、多様なデータ形式（画像、動画、音声、テキストなど）に対応し、大量のデータを迅速に準備できます。

AI開発の初期段階でデータの準備に時間がかかり、開発が滞ってしまうケースは少なくありません。harBestは、この「データ調達のボトルネック」を解消し、AI開発者が本来のモデル開発に集中できる環境を提供します。

2. データ収集・作成ポイ活アプリ「harBest」

これは、一般のユーザーがスマートフォンアプリを通じてデータ収集やアノテーション作業に参加できるサービスです。ポイ活（ポイント活動）のように手軽に参加できるため、多様なユーザーからのデータ収集が可能となり、よりリアルで多角的なAI学習データを得ることができます。

例えば、特定の場所の写真を撮る、特定の音声を録音する、文章を分類するといったタスクを通じて、AI開発に必要な「生データ」を効率的に集めることが可能です。これにより、AI開発側は、より多様なデータソースから、高品質なデータを低コストで調達できるようになります。

3. 専門領域特化型LLM Instruction Data Stock「harBest Expert」

「harBest Expert」は、特定の専門知識を持つエキスパート（専門家）の知見を活用して、LLM（大規模言語モデル）向けの高品質な指示データ（Instruction Data）を作成するサービスです。

LLMの性能を最大限に引き出すためには、単に大量のデータだけでなく、「AIに何をどう学習させるか」という指示の質が非常に重要になります。特に、医療、法律、金融といった専門性の高い分野では、正確で信頼性の高い情報を生成するために、専門家の監修を受けたデータが不可欠です。

harBest Expertは、専門家によるレビューや作成を通じて、LLMがより正確で、特定のドメインに特化した知識を習得できるように支援します。これにより、汎用的なLLMでは対応が難しい、高度な専門性を要するAIアプリケーションの開発が可能になります。

まとめ：APTOとNVIDIAが拓くAIの未来

株式会社APTOのNVIDIA GTC 2026への登壇は、AI開発における「データ」の重要性と、そのデータが最先端のAI技術（LLM、VLM、フィジカルAIなど）の精度向上と応用にいかに貢献するかを示すものです。AI初心者の方々にとっても、AIがどのように作られ、私たちの生活にどのように影響していくのかを理解する良い機会となるでしょう。

APTOは、データ収集からアノテーション、専門知識を要するデータ作成まで、AI開発のあらゆる段階で直面するデータ課題を解決する包括的なサービスを提供しています。NVIDIAの強力なテクノロジーとAPTOのデータソリューションが連携することで、AIの可能性はさらに大きく広がっていくことでしょう。

AI開発やAI開発におけるデータに関する課題をお持ちの企業や研究機関は、APTOのサービスが強力なサポートとなるはずです。ぜひこの機会に、GTC 2026でのAPTOの講演に注目し、同社にご相談を検討してみてはいかがでしょうか。

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